基于层次聚类和电力数据的应急物资动态适配模型研究

摘要

针对突发事故中应急物资供需不匹配、配送响应滞后及需求信息不确定等问题，提出一种基于凝聚层次聚类和电力数据的应急物资动态适配模型。首先，以物资满意度、时间满意度和供应链总收益为优化目标，综合考虑需求满足率、运输时间、生产成本、运输成本及惩罚成本，构建双目标优化模型，实现配送效率与客户满意度的协同提升。其次，结合电力应急场景特点，引入负荷损失、负荷类型、地理位置、经济损失、节点电气耦合度及电压变化率等因素，采用层次分析法计算主观权值，并利用电力运行数据确定客观权值，通过线性加权获得各应急点综合重要性权值。在此基础上，引入改进凝聚层次聚类算法和调节因子，优化评分相似性度量，对供需节点和配送方案进行动态聚类与迭代寻优。最后，以某省台风灾害期间电力应急物资调度为例进行仿真验证。结果表明，该模型可有效缩短重点灾区配送时间，提高物资满足率和客户满意度，较随机调度策略综合提升18.1%,为突发事故应急物资精准调度和供应链优化提供了参考。

关键词

凝聚层次聚类 / 应急物资 / 供需动态适配 / 调节因子 / 应急点综合权值 / 双目标优化模型

基金资助

科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0114203)